属性值测量系统分析的方法研究与应用

摘要

在六西格玛改进活动中,测量系统分析是极为关键的一环。同连续型测量系统相比,目前对属性值测量系统的研究相对比较少,且存在一些关键问题,因此,对属性值测量系统分析的研究迫在眉睫。
　　 本文对国内外学者关于属性值测量系统分析的研究进行了总结,并在此基础上对属性值测量系统的评价方法与应用研究展开讨论,分别系统地论述了评价名义测量系统、序数测量系统、二进制测量系统的方法,并进行了对比研究。
　　 针对名义测量系统,详细地讨论了各类一致性指标的模型以及具体计算方法,并且用二维频数表的数据结构展开模拟,对几类一致性指标进行了对比研究,对热敏电阻器玻璃封装过程进行名义测量系统分析。
　　 针对序数测量系统,详细地介绍了评价序数测量系统的各类统计量的原理及计算方法,分析了平方权重加权Kappa统计量、线性权重加权Kappa统计量的联系与区别,六类组内相关系数之间的大小关系,Kendall系数之间的关系,并且以纺织品质量为例,进行序数测量系统分析,证明了加权Kappa统计量、组内相关系数、以及Kendall系数对于序数测量系统评价的一致性。
　　 对于二进制测量系统,用一致性分析的方法探讨了二进制测量系统中样本容量的选取,包括零件数,测量者数以及测量轮数的选择。考虑了零件数对一致性比率置信区间宽度的影响,提出了零件数的选取准则。在对测量者数以及测量轮数的研究中,通过实例指出了目前对于一致性评价的准则过于严格,提出了基于少数服从多数的一致性评价准则来重新定义测量者内部以及测量者之间的一致性。
　　 另外研究了测量误差对于二进制测量系统中筛选问题所造成的影响,构建了考虑测量误差的两阶段筛选模型,推导出了考虑测量误差的筛选变量的临界值。

目录

文摘

英文文摘

第一章 绪论

1.1 问题的提出

1.2 本文的研究目的及意义

1.3 国内外研究现状综述

1.4 本文结构以及创新点

第二章 测量系统的基本理论及研究方法

2.1 测量系统分析基本概念及作用

2.1.1 测量系统概述

2.1.2 测量系统分析在六西格玛改进中的作用

2.1.3 测量尺度

2.1.4 测量系统分类

2.2 分类数据分析的概念及研究方法

2.3 本章小结

第三章 名义测量系统分析

3.1 一致性比率PA

3.2 Pa,Kappa统计量以及机会测量系统

3.3 Fleiss的Kappa统计量

3.4 Cohen的Kappa统计量

3.4.1 整体Kappa统计量

3.4.2 分解列联表后的Kappa统计量

3.5 一致性比率PA,Pa,以及Kappa统计量的对比研究

3.5.1 Pa,KCohen,KFleiss,KUnif数据模拟研究

3.5.2 Pa,KCohen,KFleiss,KUnif两两对比研究

3.6 名义测量系统一致性分析实例

3.6.1 测量者内部的属性一致性分析

3.6.2 每个测量者与基准值相比的属性一致性分析

3.6.3 测量者之间的属性一致性分析

3.6.4 所有测量者与基准值相比的属性一致性分析

3.6.5 案例小结

3.7 本章小结

第四章 序数测量系统分析

4.1 加权Kappa统计量Kw

4.2 分类有效性评价法

4.3 组内相关系数

4.4 Kendall相关性分析统计量

4.4.1 Kendall相关系数τb

4.4.2 Kendall协和系数W*

4.5 Kw,ICC,τb以及W*的对比研究

4.6 本章小结

第五章 二进制测量系统分析

5.1 解析法评价传统二进制计数型量具

5.2 二进制测量系统中的两类风险

5.2.1 二进制测量系统中误分类率的潜在分类模型

5.2.2 自动化生产线测量系统误分类率的研究

5.3 用一致性分析的方法探讨二进制测量系统中样本容量选取

5.3.1 二进制测量系统中零件数量的确定

5.3.2 二进制测量系统中测量者数以及测量轮数的确定

5.4 筛选问题的测量误差研究

5.4.1 第一阶段(Stage Ⅰ)经典OMS算法

5.4.2 第二阶段(Stage Ⅱ)考虑观测误差对于二进制测量系统筛选问题的影响

5.4.3 案例研究以及经验分析

5.5 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

附录

发表论文和科研情况说明

致谢